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Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.
Explore les techniques de réduction du bruit dans la métrologie électrique, couvrant les propriétés de la charge, du courant, de la tension, des sources de bruit et des méthodes de filtrage.
Explore diverses techniques de réduction du bruit, y compris l'adaptation d'impédance, la réduction de la température et la réduction de la bande passante.
Introduit les fondamentaux du bruit dans l'électronique, couvrant les origines, les types de signaux, les caractéristiques de puissance et les sources de bruit.
Explore les boucles verrouillées en phase et les amplificateurs de verrouillage en métrologie électrique, ainsi que les oscilloscopes d'échantillonnage numérique et les analyseurs de spectre.
Explore les signaux neuraux, les techniques d'imagerie cérébrale et l'organisation du cerveau, soulignant l'importance de comprendre les méthodes d'imagerie cérébrale et de mesurer les signaux du cerveau de façon non invasive.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore le filtre adaptatif Optimal Least Square, en mettant l'accent sur le filtre Finite Impulse Response (FIR) et les stratégies pour réduire le fardeau de calcul.
Couvre la technologie des capteurs de faible puissance pour l'IoT et les wearables, en se concentrant sur les capteurs d'activité basés sur les MEMS et les biosignaux.
Couvre le fonctionnement et l'importance des photodiodes de pixels CMOS dans les systèmes de caméras, détaillant leur comportement sous éclairage et intégration du courant photo.
